最速下降法的 C 语言实现算是运筹学优化里的经典老招了。

最速下降法的 C 语言实现算是运筹学优化里的经典老招了。Cauchy 早在 1847 年就搞出来了，用来求解无约束最优化问题，思路清晰，原理也比较直白——往梯度方向走，每次都走最陡的那条路，直到收敛。

要在实际项目里上手这个方法，代码实现也挺重要的。博主在做毕业设计的时候还专门把 C 语言重新温了一遍，边写边学。思路其实不复杂，关键是每一步都得迭代更新，还要考虑收敛条件。配合调试工具，效率还不错。

设计过程中引用了不少图书馆找来的经典例题，也算是个知识回炉的好机会。不仅加深了对算法的理解，实际动手过程中还提升了自己问题的能力。这个实现方法现在拿来做算法教学、或是系统优化前的原型验证，还是挺实用的。

如果你正好在做优化算法，或者想看看经典方法的代码落地，建议直接参考这篇设计总结，再去看下面几个链接，结合起来学更快。像最速下降法基本原理与故障树指南这篇，就讲得蛮清楚。

对了，建议配合 MATLAB 版的实现对比着学，比如这个梯度下降法的 Matlab 程序，两种语言思维方式不一样，但核心思想一样，挺有意思的。